摘要：UX设计师如何成为机器学习设计师？

关键词：UX设计师，机器学习，转行

全文共1280字，阅读大约需要3分钟。

本文首发于UED观察 

题图：Alex Knight

什么是机器学习？

机器学习是指计算机通过算力“学习”并帮助人类解决特定的问题。

机器学习判断举例：

• 电子邮件是否包含附件？（不是机器学习）
• 电子邮件的内容显示发信人正在生气？（机器学习）
• 图片分辨率是？（不是机器学习）
• 图片内容是什么？（机器学习）

机器学习设计师

新媒介的引入会催生新的设计学科。随着机器学习从边缘进入主流，设计师需要如何应对？需要学习哪些新技能？

设计是意图的体现

谁是将意图“呈现给机器学习”系统的人？设计师是构建机器学习系统团队不可或缺的一部分。

要进入机器学习团队，设计师需要掌握以下内容

• 机器学习工作原理
• 机器学习系统以人为本的设计准则
• 如何设计机器学习系统的知识

机器学习设计师的价值

UX设计师经过学习和准备，就能够在机器学习团队发挥自己的作用。

1、发掘机器学习的价值

关键技能：设计师需要熟悉机器学习的各种技术，并能够将技术和用户需求相匹配。

2、机器学习系统UX设计

关键技能：识别并精心设计机器学习系统的用户体验

设计概率

机器学习设计师需要有一种心态，即正在设计一个概率系统，其成果是预测。与任何预测一样，结果永远不会100％。因此，总会有错误的余地。

• 系统如何设定可能不完全正确的期望？
• 如果系统犯了一个错误，那么它是假阳性（实际上为0时预测为1）还是假阴性（实际上是1时预测为0），用户会忍受错误吗？
• 什么都可能出错？当出错时会发生什么？
• 用户纠正错误需要花费多少工作？

人机关系

需要问的另一组问题是，如何在不损害人类信任的情况下最大化机器学习的价值？

• 用户对机器学习行为有多少控制权？
• 用户如何批准或干预机器学习？如何鼓励用户提供反馈？
• 可以收集哪些用户反馈？隐性或显性？

机器学习设计论文/文献

在机器学习设计方面有很多经验教训，其他人已经将它们融合为教程，文章甚至论文，以供你以了解良好的机器学习设计。

微软AI交互设计指南^[1]

Google AI交互设计指南^[2]

3、订制机器学习系统设计过程和工作流程

关键技能：能够计划和执行设计活动/练习，使机器学习特有的问题更加清晰，并与工程师和数据科学家更加紧密地合作。

如果团队从明天开始设计机器学习系统，你会怎么做？

• 用户研究←按原样进行，机器学习也需要解决实际问题
• 仔细考虑机器学习的商业机会
• 构思并勾画出不同的实现方案←照原样进行。
• 制作原型并测试机器学习系统
• 迭代设计

Google机器学习系统设计方案

• 1、该问题人类专家执行任务的方式？回答这个问题将帮助你评估完成一项任务所需的步骤，并评估所需要的机器学习算法类型（如果有的话）。
• 2、如果人类专家要执行此任务，系统将如何回应他们，以便他们能在下一次任务时得到改善？
• 3、如果要执行此任务，那么用户希望做出什么样的假设？“对于处于________情况的________用户，我们认为他们会更喜欢________而不是________。” 假设你正在开发歌曲推荐系统。可能会用“对于听音乐的新用户来说，我们认为他们会更喜欢自己以前听过的音乐，而不是新音乐。”

参考资料